融合N-K模型的复杂网络船舶自沉事故风险因素耦合分析

为定量分析船舶自沉风险因素间的影响关系,识别导致船舶自沉事故的关键因素,科学预防事故的发生,引入融合N-K模型的复杂网络研究船舶自沉事故风险耦合。首先结合中国海事局公布的136起船舶自沉事故案例,分析事故致因,将船舶自沉事故风险因素归纳为4个一级风险因素和15个二级风险因素,运用N-K模型计算出一级风险因素风险耦合的发生概率和风险值;然后,以二级风险因素为节点、致因关联为边,构建危险因子的关联网络,通过风险可达性分析和网络节点中心度分析,探究危险因子的作用机制,对危险因子进行初步识别,并以N-K模型计算的耦合值对节点中心度进行改进,获得最终的关键风险因素;最后,挖掘船舶自沉事故致因网络的凝聚子群并进行分析,得到密度矩阵,确定风险关联性最强的二级风险因素,以期从事故源头上采取有效措施,为船舶自沉事故的科学预防提供有益参考。结果表明:船舶自沉事故的发生与风险耦合值成正比,耦合因素越多则风险值越大;人的因素和船舶因素风险耦合易导致船舶自沉事故;导致船舶自沉事故的关键风险因素为安全意识淡薄、公司未履责、船舶管理不到位、公司管理不到位、船舶故障、船舶不适航,其中安全意识淡薄与其他风险关联性最大,须重点防范。

中国水域船舶自沉事故统计分析

为全面呈现中国水域船舶自沉事故的一般特征及事故致因,统计2013-2021年中国水域发生的396起船舶自沉事故,从事发时间、水域及涉事船舶参数等角度分析自沉事故分布特征,从船员、管理、船舶、载货与环境等维度分析自沉事故的致因分布规律。结果表明:每年的第四季度是船舶自沉事故的高发期,尤其是12月,事故数量最多;每天的22:00至次日6:00是船舶自沉事故高发时段,尤其是凌晨2:00-4:00,自沉事故发生率最高;船舶自沉事故中,74.22%的事故船舶并不适用《安全管理规则》,“挂而不管”问题较为突出,适用《安全管理规则》的事故船舶“代而不管”问题有增多趋势;事故致因中船员相关问题突出,且呈现高位波动态势,尤其是内河船舶;航运公司管理缺位、对船舶支持度不高是导致船舶自沉事故的主要原因。

基于贝叶斯网络的船舶自沉事故致因分析

船舶自沉事故是造成人身伤亡及财产损失最大的一类事故,多数判定为全损.为控制和预防船舶自沉事故的发生,收集分析了126起船舶自沉事故报告,提取出16个致因因素,从人因、船舶、管理和环境四个方面对各因素进行梳理,从而建立贝叶斯网络致因模型,并通过实例验证模型的有效性,基于构建的模型进行贝叶斯网络逆向推理分析.结果表明:恶劣环境是最主要的客观因素,人因及船舶问题是导致事故发生的直接因素,其中未保持风雨密是最敏感的因素,管理因素为事故的次要原因。

基于贝叶斯网络的船舶自沉事故后果预测

针对船舶自沉事故频发的问题,提出一种基于贝叶斯网络的模型预测船舶自沉事故后果和评价船舶自沉事故应急措施。该模型从人、环境、船舶和管理等4个方面综合分析影响船舶自沉事故后果的因素,并对28起自沉事故进行案例分析。研究结果表明,该模型能充分利用船舶自沉事故发生时的主客观信息,对船舶自沉事故后果进行有效预测,并对事故应急措施进行较为客观的评价,为决策降低船舶自沉事故后果提供理论支撑。

基于事故树方法的固体散货船舶自沉事故分析

为减少固体散货运输船自沉事故的发生,提高航行安全性,引入了安全评估方法中的事故树分析(FTA)法。根据导致事故的各个因素和相应的逻辑关系,构建事故树。通过定性分析,得到最小割集、事件的结构重要度系数和最小径集。总结事故的主要致因,提出了对自沉事故的预防措施。同时,研究结果表明,事故树的定性分析可以找到引发自沉事故的各种途径,并提出避免事故发生的安全措施,对提高固体散货运输船舶的航行安全性有重要的意义。

船舶自沉事故诱因分析与探讨

近年来,由于船舶自沉事故往往造成巨大的人员和经济损失,也越来越受到社会关注,文中基于南通海事局"船舶自沉事故调查要点与技巧研究"课题研究成果,旨在探讨船舶自沉事故的诱因,提升调查人员的调查技巧。